关于房价影响因素的回归分析

本文通过用spss软件作出房价影响因素与房价的散点图,判断出每个影响因素与房价有显著的线性关系,分别用进入法及逐步回归分析方法建立影响因素与房价之间的回归方程,并将回归方程与实际情况进行比较分析,发现由逐步回归分析方法建立的回归方程能很好解释实际情况,具有明显的应用价值。     

房价指数影响因素的多元回归分析

房地产价格的不断上涨一直是众多学者关心的问题,文章先对房产价格上涨的的原因进行一些定性的分析,列出可能影响房地产的诸多因素,然后再从这些因素中选出一些主要因素,运用OLS进行多元线性回归分析,从中找出对房价指数影响最大的解释变量.     

基于多元回归模型分析影响房价的因素

进入21世纪,随着市场经济的大力发展,房地产行业也迅速崛起。所以,关乎房地产业的各个方面,例如价格、市场的变化等都是相关专业人士所关注与探讨的主要问题。而本文便是在此社会背景下,依据多元回归模型及采集到的数据,找寻导致房价波动的主要因素。通过假设检验分析模型的有效性,从而为当地有关部门的相关决策提供科学的参考依据。     

影响房价的因素分析

自从我国实行住房制度改革以来,房价就成为社会各界人士关注的热点,有关房价以及房地产业的争议也日益激烈。2002年以来,尽管中国政府连续数年实行严厉的房地产宏观调控,但是房价依然保持了持续的增涨的势头,2008年的美国次贷危机引发的全球金融危机导致了国内外经济形势的巨变,中国房地产市场也出现了普遍性的价跌量减的现象。目前我国商品房出现以下问题,1.我国商品房的空置率相对是比较高;2.金融信贷方面风险逐步加大;3.开发商在获得土地开发中存在的问题;4.我国中低端普通商品房开发欠缺;5.市场的调节机制的缺陷。房价的高低涉及社会各个方面的利益,房价之争在一定程度上就是不同群体的话语权之争,下面就我国目前的房地产市场的核心问题房价进行实证研究。     

沈阳居民住宅二手房价影响因素分析

本文采用SPSS软件对沈阳二手房价影响因素进行回归分析。从安居客网站上选取2018年50个二手房样本进行回归分析,得出结论:人们选购的二手房的价格主要受建筑面积、所在楼层、配备电梯、房屋朝向和所在区域的影响。     

基于主成分回归分析的上海房价影响因素研究

近年来尽管我国采取各种措施打压房地产价格,但上海房价仍然持续上涨,给人民生活造成了巨大影响.为了解房价的影响因素,本文从消费者、房产商、政府、市场这四大块选取主要因素,并对近13年的上海房地产行业相关数据进行实证分析,以期对上海房地产市场的稳定发展起到一定作用.     

房地产税收对房价影响之分析

以1998年～2008年房地产税收和房价的相关数据为基础,分析了我国房地产税收对房价的影响。结果表明,长期以来,我国房地产税收和房价存在正相关关系,调高房地产税收会引起房价上涨,但其对房价的影响并不显著,调控作用不明显,应对现行房地产税收制度进行调整,以完善房地产税收在流通和保有各环节的调控作用。     

房价影响因素系统分析

本文从供给和需求两方面详细地分析了影响房价的主要因素,综合分析了信贷政策、价格预期、居民可支配收入、通货膨胀对房地产市场供求关系的影响,揭示了房价运行的规律,并房地产市场的宏观调控提供理论依据和有效方法。     

房价影响因素系统分析

本文从供给和需求两方面详细地分析了影响房价的主要因素,综合分析了信贷政策、价格预期、居民可支配收入、通货膨胀对房地产市场供求关系的影响,揭示了房价运行的规律,并房地产市场的宏观调控提供理论依据和有效方法。     

影响波士顿不同社区房价水平的因素分析——基于分位数回归方法

本文通过分析美国波士顿地区1980年不同社区房价的影响因素,以分位数回归作为基本方法,初步探讨了一个地区除了经济发展水平之外的影响不同地段或者不同社区的房价高低的因素。使用分位数回归的方法避免了传统OLS方法对于数据分布特征严格的局限性,并且能针对不同分位上的不同数据进行有针对性的研究,能够得出更加有说服力的结论。     

影响我国房价上涨的供求因素分析

受国家宏观调控措施的影响,自去年十月份以来,北京、深圳、上海等一线城市已出现房价止涨的现象。但我们并不能就此断定影响房价上涨的供求因素已被完全遏制,故本文全面地分析了影响我国房价上涨的供求因素。供给因素从供给成本、供给结构、供给者等角度加以分析,需求因素则从居民的自住需求和投资、投机需求等方面加以阐述。     

浅析我国房价波动的影响因素——以北京市为例

房价是商业地产的经济运行和资源配置中最重要的调节机制,由多种因素构成了房价的价格定位。房价在不同时期会随着社会物价的变动而变动,而不同的国家或区域的同等房屋价格也不一样。纵观近年来我国的房地产市场,房价一直居高不下,呈现一片非理性的繁荣景象。房地产价格的瞬息万变,影响着各个行业的发展及整个国家的经济发展。本文从影响房价波动的因素入手,以北京市为例,利用EVIEWS软件进行回归分析,探究影响房价的主要因素,并提出房价调控的有效策略。     

货币政策对西北五省省会城市房价的影响

在阐述国内外学者相关研究现状的基础上建立了VAR模型,并利用脉冲响应函数分析了贷款利率和货币供给量变化对“丝绸之路经济带”西北五省城市房价的动态影响.结果表明:在短期内提高贷款利率(即实行紧缩货币政策)会对西北五省省会城市房价产生显著影响;在长期内利率政策变化对西北五省省会城市房价的影响并不显著;不论是短期内还是长期内货币供给量变化对西北五省省会城市房价都会产生显著的正向影响.最后提出了相关政策建议.     

基于灰色关联度的房价影响因素分析

房价与普通民众息息相关,它受各地国内生产总值、国民收入、市场需求,供给等因素影响,在允许政府适当调控政策下,本文针对15个城市房价的影响因素进行了分析,并对未来几年的房价利用数学模型进行了预测。我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用MATLAB、R、EXCEL等软件进行编程,利用GM(1,1)模型来预测房价,结果显示这15个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。     

影响我同房价上涨的供求因素分析

受国家宏观调控措施的影响,自去年十月份以来,北京、深圳、上海等一线城市已出现房价止涨的现象。但我们并不能就此断定影响房价上涨的供求因素已被完全遏制,故本文全面地分析了影响我国房价上涨的供求因素。供给因素从供给成本、供给结构、供给者等角度加以分析,需求因素则从居民的自住需求和投资,投机需求等方面加以阐述。     

上海二手房房价影响因素

文章先从宏观入手,分析房价总体的趋势,再基于计量经济学架构模型,对上海的二手房房价影响因素进行回归分析。根据回归结果表明,上海二手房房价主要影响的因素为所在楼层和是否有电梯、车位数和建造年代、周边配套设施、房间数、离市中心是否近。主要是用SPSS软件进行模型的建设和OLS回归,在微观层面上做出对二手房房价的影响因素模型,对影响因素做出解释与分析。     

浅析房价上涨的影响因素

文章分析了房价上涨的理性与非理性因素,指出政府应采取适当措施正确引导房地产的发展,避免房价上涨过快带来的负面影响。     

影响中国房价的因素探究及房价预测

通过计量经济学基本方法分析了影响中国房地产价格的主要因素及其影响程度,力图探明住房价格持续上涨问题的根源。同时对未来两季房价的走势进行预测,并提出相应的政策建议。     

我国居民储蓄影响因素的实证分析

近年来,我国居民储蓄存款增长迅速。本文用误差修正模型和格兰杰因果检验来分析居民储蓄存款的影响因素,结果发现利率对储蓄的影响弱化,房地产价格对储蓄的影响较强。